{"id":78069,"date":"2020-04-16T01:42:42","date_gmt":"2020-04-15T23:42:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut"},"modified":"2020-04-16T01:42:42","modified_gmt":"2020-04-15T23:42:42","slug":"data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/administrirovanie\/data-engineer-i-data-scientist-chto-umeyut-i-skolko-zarabatyvayut","title":{"rendered":"Ing\u00e9nieur de donn\u00e9es et Data Scientist : comp\u00e9tences et salaires","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>En collaboration avec Elena Gerasimova, responsable du d\u00e9partement \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/navigation\/?direction=data-science?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_all_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Science et analytique<\/a><\/noindex>\u00bb chez Netology, nous continuons \u00e0 explorer comment Data Scientist et Data Engineer interagissent et en quoi ils diff\u00e8rent.<\/p>\n<p>Dans la premi\u00e8re partie, nous avons discut\u00e9 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/496082\/\">des principales diff\u00e9rences entre Data Scientist et Data Engineer<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Dans cet article, nous allons parler des connaissances et comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour ces sp\u00e9cialistes, de la valeur de l'\u00e9ducation aux yeux des employeurs, du d\u00e9roulement des entretiens et des salaires des ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es et des data scientists.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Quelles comp\u00e9tences doivent poss\u00e9der les scientifiques et ing\u00e9nieurs des donn\u00e9es<\/h2>\n<p>\nUne formation sp\u00e9cialis\u00e9e est requise pour les deux m\u00e9tiers : Informatique.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Ing\u00e9nieur de donn\u00e9es et Data Scientist : comp\u00e9tences et salaires\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/14e804895cb4eac665c2b8558a5911ba.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nTout sp\u00e9cialiste des donn\u00e9es, qu'il soit data scientist ou analyste, doit \u00eatre capable de prouver la validit\u00e9 de ses conclusions. Cela n\u00e9cessite des connaissances en <b>statistiques et en math\u00e9matiques de base associ\u00e9es.<\/b>.<\/p>\n<p>L'apprentissage automatique et les outils d'analyse de donn\u00e9es sont indispensables dans le monde moderne. Si les outils habituels ne sont pas disponibles, il faut avoir des comp\u00e9tences en <b>apprentissage rapide de nouveaux outils, r\u00e9daction de scripts simples pour automatiser les t\u00e2ches.<\/b>.<\/p>\n<p>Il est important de noter qu'un sp\u00e9cialiste en donn\u00e9es doit \u00eatre capable de communiquer efficacement les r\u00e9sultats de son analyse. Dans ce but, il lui sera utile de <b>visualiser les donn\u00e9es<\/b> ou les r\u00e9sultats des recherches et v\u00e9rifications d'hypoth\u00e8ses. Les sp\u00e9cialistes doivent savoir cr\u00e9er des diagrammes et graphiques, utiliser des outils de visualisation, et comprendre et expliquer les donn\u00e9es des tableaux de bord.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Ing\u00e9nieur de donn\u00e9es et Data Scientist : comp\u00e9tences et salaires\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/f701a922442a01286c340314861ab343.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPour un ing\u00e9nieur de donn\u00e9es, trois domaines sont particuli\u00e8rement importants.<\/p>\n<p><b>Algorithmes et structures de donn\u00e9es<\/b>. Il est essentiel de ma\u00eetriser la r\u00e9daction de code et l'utilisation des structures et algorithmes de base :<\/p>\n<ul>\n<li>analyse de la complexit\u00e9 des algorithmes,<\/li>\n<li>capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9crire un code clair et maintenable,\u00a0<\/li>\n<li>traitement par lots,<\/li>\n<li>traitement en temps r\u00e9el.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Bases et entrep\u00f4ts de donn\u00e9es, Business Intelligence<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li>stockage et traitement des donn\u00e9es,<\/li>\n<li>conception de syst\u00e8mes int\u00e9gr\u00e9s,<\/li>\n<li>Data Ingestion,<\/li>\n<li>syst\u00e8mes de fichiers distribu\u00e9s.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Hadoop et Big Data<\/b>. Les donn\u00e9es deviennent de plus en plus nombreuses, et dans les 3 \u00e0 5 prochaines ann\u00e9es, ces technologies seront indispensables pour chaque ing\u00e9nieur. De plus :<\/p>\n<ul>\n<li>Data Lakes,<\/li>\n<li>collaboration avec des fournisseurs de services cloud.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Apprentissage automatique<\/b> sera utilis\u00e9 partout, et il est important de comprendre quelles t\u00e2ches commerciales il aidera \u00e0 r\u00e9soudre. Il n'est pas n\u00e9cessaire de savoir cr\u00e9er des mod\u00e8les (les data scientists s'en chargent), mais il faut comprendre leur application et les exigences correspondantes.<\/p>\n<h2>Combien gagnent les ing\u00e9nieurs et les data scientists<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Revenu des ing\u00e9nieurs en traitement de donn\u00e9es<\/h3>\n<p>\n<b>Dans la pratique internationale<\/b> le salaire de d\u00e9part est g\u00e9n\u00e9ralement de 100 000 $ par an et augmente consid\u00e9rablement avec l'exp\u00e9rience, selon Glassdoor. De plus, les entreprises offrent souvent des options d'actions et des primes annuelles de 5 \u00e0 15%.<\/p>\n<p><b>En Russie<\/b> au d\u00e9but de la carri\u00e8re, le salaire est g\u00e9n\u00e9ralement d'au moins 50 000 roubles en r\u00e9gions et de 80 000 \u00e0 Moscou. \u00c0 ce stade, aucune exp\u00e9rience n'est requise, autre que la formation suivie.<\/p>\n<p>Apr\u00e8s 1 \u00e0 2 ans de travail \u2014 fourchette de 90 \u00e0 100 000 roubles.<\/p>\n<p>La fourchette augmente \u00e0 120 \u00e0 160 000 roubles apr\u00e8s 2 \u00e0 5 ans. Des facteurs tels que la sp\u00e9cialisation dans les entreprises pass\u00e9es, la taille des projets, le travail avec des big data, etc. s'ajoutent.<\/p>\n<p>Apr\u00e8s 5 ans de travail, il est plus facile de rechercher des offres dans des d\u00e9partements connexes ou de postuler \u00e0 des postes sp\u00e9cialis\u00e9s tels que :<\/p>\n<ul>\n<li>Architecte ou d\u00e9veloppeur principal dans une banque ou une t\u00e9l\u00e9com \u2014 environ 250 000.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Pre-Sales chez un fournisseur dont vous avez le plus travaill\u00e9 avec \u2014 200 000 plus un bonus possible (1 \u00e0 1,5 million de roubles).\u00a0\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Experts en mise en \u0153uvre d'applications commerciales d'entreprise, telles que SAP \u2014 jusqu'\u00e0 350 000.\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Revenu des data scientists<\/h3>\n<p>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vacancy.newhr.ru\/data\/data\/salary\/Normalresearch.ru_Analysts_2019.pdf\">\u00c9tude<\/a><\/noindex> le march\u00e9 des analystes de la soci\u00e9t\u00e9 \u00abNouvelles recherches\u00bb et de l'agence de recrutement New.HR montre que les sp\u00e9cialistes en Data Science gagnent en moyenne un salaire plus \u00e9lev\u00e9 que les analysts d'autres sp\u00e9cialit\u00e9s.\u00a0<\/p>\n<p>En Russie, le salaire de d\u00e9part d'un data scientist avec moins d'un an d'exp\u00e9rience est d'au moins 113 000 roubles.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Le passage par des programmes de formation est actuellement \u00e9galement consid\u00e9r\u00e9 comme exp\u00e9rience professionnelle.<\/p><\/blockquote>\n<p> Apr\u00e8s 1 \u00e0 2 ans, ce sp\u00e9cialiste peut d\u00e9j\u00e0 gagner jusqu'\u00e0 160 000.<\/p>\n<p>Pour un employ\u00e9 avec 4 \u00e0 5 ans d'exp\u00e9rience, la fourchette augmente jusqu'\u00e0 310 000.<\/p>\n<h2>Comment se passent les entretiens<\/h2>\n<p>\n\u00c0 l'\u00e9tranger, les dipl\u00f4m\u00e9s des programmes de formation professionnelle passent leur premier entretien en moyenne 5 semaines apr\u00e8s la fin de leur formation. Environ 85% trouvent un emploi dans les 3 mois.<\/p>\n<p>Le processus d'entretien pour des postes d'ing\u00e9nieur en donn\u00e9es et de data scientist ne diff\u00e8re pratiquement pas. Il se compose g\u00e9n\u00e9ralement de cinq \u00e9tapes.<\/p>\n<p><b>R\u00e9sum\u00e9<\/b>Pour les candidats sans exp\u00e9rience professionnelle pertinente (par exemple, en marketing), il est n\u00e9cessaire de pr\u00e9parer une lettre de motivation d\u00e9taill\u00e9e pour chaque entreprise ou d'avoir des recommandations d'un repr\u00e9sentant de cette entreprise.<\/p>\n<p><b>\u00c9valuation technique<\/b>Cela se fait g\u00e9n\u00e9ralement par t\u00e9l\u00e9phone. Il consiste en une ou deux questions complexes et autant de questions simples concernant la pile technologique actuelle de l'employeur.<\/p>\n<p><b>Entretien RH<\/b>Cela peut se faire par t\u00e9l\u00e9phone. \u00c0 ce stade, le candidat est \u00e9valu\u00e9 sur son bon sens g\u00e9n\u00e9ral et sa capacit\u00e9 \u00e0 communiquer.<\/p>\n<p><b>Entretien technique<\/b>Cela se d\u00e9roule le plus souvent en personne. Dans diff\u00e9rentes entreprises, le niveau des postes dans l'organigramme varie, et les titres de postes peuvent \u00eatre diff\u00e9rents. C'est pourquoi, \u00e0 ce stade, les connaissances techniques sont v\u00e9rifi\u00e9es.<\/p>\n<p><b>Entretien avec le directeur technique \/ architecte principal<\/b>L'ing\u00e9nieur et le scientifique des donn\u00e9es sont des postes strat\u00e9giques, et pour de nombreuses entreprises, ils sont \u00e9galement nouveaux. Il est important que le coll\u00e8gue potentiel soit appr\u00e9ci\u00e9 par le responsable et partage ses opinions.<\/p>\n<h2>Ce qui aidera les scientifiques des donn\u00e9es et les ing\u00e9nieurs \u00e0 progresser dans leur carri\u00e8re<\/h2>\n<p>\nDe nombreux nouveaux outils pour travailler avec les donn\u00e9es sont apparus. Peu de gens ma\u00eetrisent tous ces outils de mani\u00e8re \u00e9quivalente.\u00a0<\/p>\n<p>De nombreuses entreprises ne sont pas pr\u00eates \u00e0 embaucher des employ\u00e9s sans exp\u00e9rience. Cependant, les candidats ayant des bases minimales et une connaissance des outils populaires peuvent acqu\u00e9rir l'exp\u00e9rience n\u00e9cessaire s'ils se forment et se d\u00e9veloppent de mani\u00e8re autonome.<\/p>\n<h3>Qualit\u00e9s utiles pour un ing\u00e9nieur en donn\u00e9es et un scientifique des donn\u00e9es<\/h3>\n<p>\n<b>D\u00e9sir et capacit\u00e9 \u00e0 apprendre<\/b>Il n'est pas n\u00e9cessaire de courir apr\u00e8s l'exp\u00e9rience imm\u00e9diatement ou de changer de travail pour un nouvel outil, mais il faut \u00eatre pr\u00eat \u00e0 se tourner vers un nouveau domaine.<\/p>\n<p><b>Aspiration \u00e0 automatiser les processus routiniers<\/b>C'est important non seulement pour la productivit\u00e9, mais aussi pour maintenir une haute qualit\u00e9 des donn\u00e9es et la rapidit\u00e9 de leur livraison au consommateur.<\/p>\n<p><b>Attention et compr\u00e9hension de 'ce qui se passe en coulisses' des processus<\/b>Le sp\u00e9cialiste qui a de l'exp\u00e9rience et une connaissance approfondie des processus r\u00e9soudra plus rapidement le probl\u00e8me.<\/p>\n<p>En plus d'une excellente connaissance des algorithmes, des structures de donn\u00e9es et des pipelines, il est n\u00e9cessaire <b>d'apprendre \u00e0 penser en termes de produits<\/b> \u2014 voir l'architecture et la solution commerciale comme un tout.\u00a0<\/p>\n<p>Par exemple, il est utile de prendre un service connu et de concevoir une base de donn\u00e9es pour celui-ci. Ensuite, il faut r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 comment d\u00e9velopper l'ETL et le DW qui la rempliront de donn\u00e9es, quels seront les consommateurs et ce qu'ils doivent savoir sur les donn\u00e9es, ainsi que comment les acheteurs interagissent avec les applications : pour chercher un emploi et faire des rencontres, la location de voitures, une application de podcasts, une plateforme \u00e9ducative. <\/p>\n<blockquote><p>Les r\u00f4les d'analyste, de data scientist et d'ing\u00e9nieur sont tr\u00e8s proches, donc il est possible de passer d'un domaine \u00e0 l'autre plus rapidement que dans d'autres secteurs.<\/p><\/blockquote>\n<p>Dans tous les cas, les personnes ayant un arri\u00e8re-plan en informatique auront plus defacilit\u00e9 que celles qui n'en ont pas. En moyenne, les adultes motiv\u00e9s changent de carri\u00e8re et de travail tous les 1,5 \u00e0 2 ans. Cela est plus facile pour ceux qui apprennent en groupe et avec un mentor, par rapport \u00e0 ceux qui s'appuient uniquement sur des sources ouvertes.<\/p>\n<h2>De la r\u00e9daction de Netology<\/h2>\n<p>\nSi vous envisagez une carri\u00e8re en tant que Data Engineer ou Data Scientist, nous vous invitons \u00e0 d\u00e9couvrir nos programmes de cours :<\/p>\n<ul>\n<li>La profession \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Ing\u00e9nieur Data<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0\u00a0<\/li>\n<li>La profession \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-scientist\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_ds_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Data Scientist<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<li>Cours \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-analyst\/?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_da_ou&amp;utm_content=14042020_dataengscientist\">Analyste de donn\u00e9es<\/a><\/noindex>\u00bb.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Source : <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/497214\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0415\u043b\u0435\u043d\u043e\u0439 \u0413\u0435\u0440\u0430\u0441\u0438\u043c\u043e\u0432\u043e\u0439, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0435\u0442\u0430 \u00abData Science \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430\u00bb \u0432 \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u043c 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